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LLMs: Potencial vs. Limitações Devido à Natureza Estocástica

LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) representam uma classe especial de modelos estocásticos que ganhou enorme destaque. A tecnologia por trás dos LLMs é uma evolução de anos de pesquisa em Deep Learning que levou à criação da arquitetura Transformers em 2017, a espinha dorsal dos LLMs. Mas o grande destaque veio com o lançamento do ChatGPT no final de 2022. Ou seja, embora a tecnologia de IA já estivesse entre nós há muito tempo, somente em 2022 muitos seres humanos começaram a se dar conta disso.

Treinados em corpora gigantescos de texto, os LLMs aprendem a modelar a linguagem e podem, a partir de um prompt, gerar desde respostas curtas até longos parágrafos, código de programação ou mesmo poesia. Esse potencial levou a casos de uso impressionantes em negócios: assistentes virtuais que conversam naturalmente com clientes, geração automatizada de documentos e relatórios, resumo de textos longos em segundos, apoio na codificação para desenvolvedores, etc. No entanto, junto com as capacidades vêm limitações importantes, que decorrem em grande parte de sua natureza estocástica e do modo como são construídos. Vamos examinar as principais limitações dos LLMs, especialmente preocupantes em contextos críticos.

Risco de informações incorretas ou “alucinações”: Modelos de linguagem podem fornecer respostas que parecem confiantes, porém estão factualmente erradas ou até completamente inventadas, um fenômeno conhecido como hallucination (alucinação). Em contextos médicos, isso é extremamente perigoso. Por exemplo, um estudo da Universidade de Long Island mostrou que o ChatGPT deu respostas incompletas ou incorretas para a maioria das perguntas sobre medicamentos feitas pelos pesquisadores, chegando a inventar referências bibliográficas e sugerir dosagens equivocadas. Em saúde, onde vidas estão em jogo, uma sugestão errada de dosagem ou um efeito colateral omitido podem ter consequências graves. Justamente por serem estocásticos, LLMs podem responder de forma diferente a perguntas semelhantes, talvez acertando em um caso e errando em outro. Essa inconsistência e a impossibilidade de confiar cegamente nas informações geradas tornam inadequado usar LLMs como fonte única de aconselhamento médico. Profissionais e empresas da área precisam de confiabilidade absoluta e auditabilidade: cada diagnóstico ou recomendação deve ser explicável e reproduzível, o que hoje não se alcança com um modelo de linguagem ampla que pode mudar de resposta a cada interação (Inclusive, órgãos reguladores de saúde têm sido cautelosos quanto à aprovação de IA nesse domínio, exigindo validações rigorosas que LLMs genéricos ainda não atendem). Há alternativas técnicas para reduzir o risco de alucinações (como veremos mais a frente), mas é importante ficar claro que alucinação é um problema inerente à arquitetura dos LLMs e um problema ainda sem solução única.

Falta de consistência e compliance: No setor financeiro, confiabilidade e conformidade regulatória são palavras de ordem. Um LLM pode até ser útil em suporte ao cliente ou na redação inicial de relatórios, mas não se pode permitir aleatoriedade em decisões financeiras críticas. Imagine um modelo de linguagem aconselhando sobre investimentos: se em uma interação ele sugere comprar um ativo e em outra interação similar sugere não comprar, como confiar? Além disso, há requisitos legais de explicação de decisões (por exemplo, justificar por que um empréstimo foi negado a um cliente, de acordo com regulações de crédito justo). Um LLM que gera justificativas diferentes a cada consulta violaria a consistência necessária. Estudos recentes enfatizam que instituições financeiras precisam implementar governança robusta ao explorar IA Generativa, justamente para abordar os riscos específicos dessa tecnologia e assegurar um uso responsável e transparente no segmento. Isso inclui monitorar ativamente as saídas do modelo, validar informações e talvez restringir a aleatoriedade (por exemplo, usando o parâmetro de temperatura igual a zero para respostas mais fixas, ainda que menos criativas). Sem esses cuidados, o uso de LLMs em finanças pode levar a erros imprevisíveis, violações de compliance (imagine o modelo “inventando” dados em um relatório financeiro) e perda de confiança de clientes e reguladores. Por enquanto, aplicações mais sensíveis, como algoritmos de trading autônomos, análise de risco regulatória ou consultoria financeira personalizada, preferem modelos tradicionais ou sistemas híbridos, nos quais qualquer recomendação feita por um componente estocástico é revisada por um componente determinístico ou por um humano antes de efetivada. Outra opção é uso de Agentes de IA configurados com guardrails e travas de segurança.

Conteúdo imprevisível e risco legal: A área jurídica requer precisão textual e referência exata a leis e precedentes. Aqui, os LLMs têm protagonizado alguns incidentes notórios. Em 2023, um advogado nos EUA submeteu petições legais que citavam diversos casos jurídicos, todos fictícios, criados pelo ChatGPT. O advogado não imaginava que a ferramenta pudesse “inventar” casos que soavam reais, mas o juiz rapidamente identificou as citações falsas. O resultado foi uma multa e um grande embaraço profissional. Esse episódio ilustra a tendência dos LLMs de alucinar fatos: o modelo reconhece o formato de uma citação legal e produz algo semelhante, porém inexistente. Em aplicações jurídicas, tal falha é absolutamente inaceitável. Além disso, a aleatoriedade implica que pequenas mudanças na pergunta podem levar o LLM a dar respostas diferentes ou citar fontes diferentes, nem sempre consistentes. Isso dificulta a confiabilidade: advogados e juízes precisam de respostas que se mantenham iguais hoje ou daqui a um mês, caso contrário não podem citá-las com segurança. Há também questões de responsabilidade legal e ética. Se um sistema de IA der uma orientação jurídica errônea para um cliente, quem se responsabiliza? Devido a esses riscos, escritórios de advocacia e departamentos jurídicos corporativos utilizam LLMs com muita cautela, tipicamente apenas para tarefas de rascunho (por exemplo, esboçar um contrato ou resumir documentos) e sempre com revisão humana especializada. Para pesquisa de jurisprudência ou tomada de decisão legal, os métodos tradicionais (busca em bases de dados confiáveis, análises humanas) continuam sendo o padrão, dado que fornecem resultados auditáveis e fundamentados.

Além desses exemplos, podemos imaginar problemas semelhantes em outros setores críticos, em controle aeronáutico, em sistemas de energia, em governo, onde uma resposta aleatória ou incorreta de um modelo pode causar danos significativos ou onde é necessária total transparência do processo decisório. LLMs, da forma como existem hoje, não entregam o nível de confiabilidade exigido para substituir sistemas determinísticos ou supervisionados nesses domínios. Profissionais devem estar atentos às vantagens e também aos desafios da tecnologia.

Por Que a Aleatoriedade Afeta Confiabilidade e Auditabilidade?

Do exposto acima, fica claro que a aleatoriedade inerente dos LLMs (e de modelos estocásticos em geral) levanta barreiras significativas para sua utilização em sistemas empresariais que exigem confiabilidade e auditabilidade. Vamos detalhar esses dois pontos:

Confiabilidade e previsibilidade comprometidas

Um sistema é confiável quando podemos prever seu comportamento e confiar que ele atingirá certo nível de desempenho consistentemente. Nos modelos determinísticos tradicionais, essa previsibilidade é alta: sabemos que dadas determinadas entradas, a saída será sempre igual, e conseguimos avaliar o erro em relação a resultados esperados. Por exemplo, se um modelo determinístico tem 95% de acurácia numa tarefa de classificação, podemos esperar que aproximadamente 95 de cada 100 casos sejam corretos de forma consistente. Já com um modelo estocástico como um LLM, não há garantias similares. Repetir a mesma entrada pode não reproduzir a mesma saída. Isso significa que se fizermos 100 consultas iguais, poderemos receber respostas diferentes e talvez algumas incorretas, mesmo que a “taxa média de acerto” do modelo fosse alta (por isso confiar em benchmarks de LLMs é sempre um risco). Essa falta de consistência fere a confiabilidade percebida: um usuário ou gestor não sabe exatamente o que o sistema fará a cada vez. Além disso, erros imprevisíveis (como as alucinações) minam a confiança.

Em um ambiente empresarial, prefere-se muitas vezes um modelo um pouco menos preciso porém estável, do que um modelo altamente capaz mas que ocasionalmente produz um grande erro. A confiabilidade também envolve robustez a pequenas variações. Idealmente, se duas entradas são semelhantes, as saídas deveriam ser semelhantes. LLMs, contudo, são notoriamente sensíveis ao prompt: reformular levemente uma pergunta pode induzir respostas bem distintas. Isso torna difícil prever todos os comportamentos e inserir o modelo em um fluxo de trabalho confiável. A aleatoriedade impede que possamos colocar um selo de garantia de que “dado X, o sistema fará Y”, pois ele pode fazer Y, Z ou W, dentro de uma distribuição.

Dificuldade de auditoria e explicação (auditabilidade)

Empresas e setores regulados exigem que sistemas de decisão sejam auditáveis. Auditabilidade significa que é possível rastrear como uma decisão foi tomada, verificar seus fundamentos e reproduzir o processo se necessário (por exemplo, em uma auditoria interna ou governamental, ou em caso de disputa legal). Com modelos determinísticos e mais simples, a auditoria é viável: podemos seguir a cadeia de regras de uma decisão automatizada ou, no caso de um modelo de Machine Learning tradicional, podemos ao menos refazer a predição com o mesmo modelo e obter exatamente o mesmo resultado para análise. Com LLMs e modelos estocásticos complexos, isso se torna um desafio. Primeiro, pela própria falta de reprodutibilidade exata: se um auditor tenta repetir uma consulta ao modelo depois de um tempo, pode não conseguir a mesma resposta para inspecionar. Seria necessário fixar seeds aleatórios e ter controle total do ambiente do modelo para garantir repetibilidade, o que, em um sistema em produção interagindo com usuários em tempo real, raramente está disponível.

Segundo, mesmo supondo que possamos reproduzir a resposta dada (por exemplo, salvando o log exato da interação), entender por que o modelo gerou aquela resposta é extremamente difícil. Os LLMs não fornecem um rastro de raciocínio explícito. Eles não dizem “concluí X por causa das premissas A, B, C”. Na verdade, a “explicação” de sua saída está distribuída em trilhões de pesos dentro da rede neural, algo inalcançável para inspeção humana direta. Diferentemente de um sistema baseado em regras, não há uma lista de motivos claramente identificáveis. Essa falta de transparência impede a auditoria nos moldes tradicionais. Auditar um LLM acaba envolvendo reavaliar empiricamente suas saídas (o que é mais teste do que auditoria) ou analisar estatísticas gerais do modelo, mas não há como afirmar com certeza o processo interno de tomada de decisão para um caso específico.

Por fim, existe a questão da documentação e validação formal. Em engenharia de software convencional, há boas práticas para tornar sistemas “testáveis, confiáveis, auditáveis, bem documentados e reprodutíveis”. Em Machine Learning tradicional, também contamos com métricas matemáticas claras e benchmarks para comparar modelos (ex.: acurácia, MSE, F1-score), o que ajuda a traduzir o desempenho em indicadores de negócio e comprovar objetivamente a qualidade do modelo. Já na engenharia de prompts e no ajuste fino de LLMs, ainda não temos equivalentes. Muito é feito por tentativa e erro, e as avaliações são frequentemente qualitativas. Para inserir um LLM em um processo corporativo crítico, seria preciso um nível de rigor semelhante ao de software tradicional, o que hoje implica desenvolver frameworks de auditoria específicos para IA Generativa. Algumas iniciativas estão surgindo (como auditorias independentes de modelos de IA, toolkits para monitorar viés e deriva de modelos, etc.), mas é um campo novo. No estado atual, qualquer empresa que implemente um LLM precisa aceitar que abre mão de muito controle sobre o que o sistema produz em troca da flexibilidade e poder que ele oferece. E abrir mão de controle é exatamente o oposto do que um auditor ou regulador deseja ouvir. A aleatoriedade e complexidade dos LLMs tornam difícil confiar cegamente neles e responsabilizá-los por decisões. Sem confiança e capacidade de auditoria, é arriscado usar tais modelos como núcleo de sistemas empresariais críticos. Afinal, quando houver erro ou problema, não vale dizer: “Ei, a culpa foi da IA”. Não, a culpa não foi da IA, e sim de quem aprovou o seu uso em a devida segurança.

Como Contornar as Limitações e Problemas dos LLMs?

As alucinações em LLMs, que ocorrem quando os modelos geram informações falsas, irrelevantes ou sem sentido como se fossem fatos, representam um desafio significativo. Felizmente, diversas técnicas e abordagens têm sido desenvolvidas para mitigar esse problema, sendo a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e os “guardrails” (barreiras de proteção) algumas das mais proeminentes.

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma abordagem poderosa que visa ancorar as respostas do LLM em informações factuais e contextualmente relevantes. Em vez de depender unicamente do conhecimento internalizado durante o treinamento, o RAG integra um sistema de recuperação de informações. Quando uma pergunta é feita, o sistema primeiro busca em uma base de conhecimento externa, como um banco de dados de documentos, artigos ou informações específicas de um domínio, por trechos relevantes. Esses trechos recuperados são então fornecidos ao LLM juntamente com a pergunta original. Isso permite que o modelo baseie sua resposta em dados concretos e atuais, reduzindo significativamente a probabilidade de inventar informações. O RAG é particularmente útil para tarefas que exigem conhecimento específico e atualizado, pois a base de conhecimento pode ser constantemente atualizada sem a necessidade de retreinar o LLM por completo.

Outra estratégia envolve a implementação de “guardrails” ou barreiras de proteção. Estes são mecanismos de segurança projetados para controlar e restringir o comportamento do LLM. Os guardrails podem operar de diversas formas. Podem incluir filtros para detectar e bloquear a geração de conteúdo tóxico, tendencioso ou inadequado. Também podem ser configurados para garantir que as respostas do LLM permaneçam dentro de um escopo temático definido, evitando que o modelo divague para tópicos não relacionados. Além disso, os guardrails podem ser usados para verificar a consistência factual das respostas geradas, comparando-as com fontes de verdade conhecidas ou aplicando regras lógicas. Em essência, os guardrails atuam como uma camada de supervisão e controle, ajudando a manter a confiabilidade e a segurança das saídas do LLM.

Além do RAG e dos guardrails, outras técnicas contribuem para a redução de alucinações. O ajuste fino (fine-tuning) dos LLMs em conjuntos de dados específicos e de alta qualidade pode ajudar a especializar o modelo e a melhorar sua precisão dentro de um determinado domínio. A engenharia de prompts, que consiste em formular cuidadosamente as instruções e perguntas fornecidas ao LLM, também desempenha um papel importante, pois prompts claros e contextualmente ricos podem guiar o modelo para respostas mais precisas. A utilização de múltiplos LLMs em conjunto, onde as respostas de diferentes modelos são comparadas e validadas, pode oferecer uma camada adicional de verificação. Por fim, a validação humana e o feedback contínuo são indispensáveis para identificar e corrigir padrões de alucinação, permitindo o aprimoramento iterativo dos modelos e das estratégias de mitigação. A combinação dessas diversas abordagens oferece um caminho promissor para aumentar a confiabilidade e a veracidade das informações geradas pelos LLMs.

Quando (não) Usar LLMs: Contextos Adequados vs. Inadequados

Diante de tudo isso, fica a pergunta: onde então os LLMs agregam valor e onde devemos evitá-los? Abaixo algumas diretrizes de contextos:

✅ Uso adequado de LLMs:

LLMs são excelentes em tarefas criativas ou de assistência onde pequenos erros não causem grande impacto ou serão revisados por humanos. Por exemplo, gerar rascunhos de textos de marketing, sugestões de design, brainstorming de ideias, responder perguntas comuns de clientes em um chatbot (desde que haja supervisão ou um sistema de fallback se a confiança da resposta for baixa), tradução de textos informais, síntese de grandes volumes de texto (com revisão humana posterior), autocompletar código para desenvolvedores, entre outros. Nesses cenários, a capacidade do LLM de produzir linguagem natural variada é um diferencial, e eventuais enganos podem ser corrigidos no processo normal de edição ou validação. Empresas têm usado LLMs internamente para ganhar produtividade, por exemplo, assistentes que resumem reuniões ou emails, ajudando colaboradores, mas não agindo de forma autônoma sem revisão. Contextos não críticos ou nos quais o LLM atua apenas como apoio, tendem a ser adequados. A criatividade e adaptabilidade são desejadas e o risco é gerenciável.

🚫 Uso inadequado de LLMs:

Deve-se evitar empregar LLMs como fonte única de verdade ou decisão em qualquer aplicação de alta criticidade ou exigência de precisão/auditoria. Isso inclui: diagnósticos médicos automatizados sem validação profissional; sistemas que geram recomendações financeiras ou ordens de investimento sem controle; elaboração de documentos jurídicos finais ou aconselhamento legal diretamente ao público; tomada de decisões governamentais (por exemplo, conceder ou negar um benefício social) apenas com base em respostas de IA; controle de dispositivos ou veículos autônomos baseado em comandos gerados livremente por um LLM; e, de modo geral, qualquer situação em que um erro factual, uma resposta inconsistente ou uma falta de explicação possam levar a danos reais, implicações legais ou violação de compliance. Nesses cenários, se algum componente de linguagem for usado, ele deve ser estritamente delimitado. Por exemplo, uma empresa pode usar um LLM para auxiliar um médico, mas jamais para fornecer a palavra final sobre um tratamento. Ou usar um LLM para propor cláusulas de um contrato, mas nunca para substituir a revisão de um advogado experiente. Até que existam garantias técnicas mais fortes (e possivelmente regulações claras) sobre o comportamento desses modelos, manter o fator humano e sistemas determinísticos de verificação no circuito é obrigatório em aplicações sensíveis.

Conclusão

Modelos determinísticos e estocásticos desempenham papéis complementares na IA e na análise de dados.

Os determinísticos oferecem consistência, confiabilidade e transparência, sendo adequados quando precisamos de resultados reproduzíveis e explicáveis, características vitais em muitos domínios empresariais tradicionais.

Os estocásticos, por sua vez, trazem flexibilidade e capacidade de lidar com incertezas e criatividade, permitindo avanços notáveis, como os LLMs que hoje conseguem conversar em linguagem natural e gerar conteúdo como nunca visto antes. Contudo, essa potência dos modelos estocásticos vem acompanhada de desafios sérios.

Como vimos, a aleatoriedade inerente aos LLMs leva a limitações em confiabilidade e auditabilidade. Em contextos críticos (saúde, finanças, jurídico, etc.), onde erros custam caro e processos decisórios precisam ser transparentes, essas limitações fazem a diferença entre uma ferramenta útil e um potencial desastre. A diferença fundamental entre um modelo tradicional de Machine Learning (como uma regressão logística ou árvore de decisão) e um LLM não está apenas no tamanho ou no tipo de dado que usam, mas no grau de imprevisibilidade de suas saídas e na capacidade de explicar seu funcionamento. Modelos tradicionais se comportam de maneira bem mais determinística após o treinamento, o que os torna mais apropriados como “peças centrais” de sistemas críticos. Já os LLMs, no estado atual, funcionam melhor como componentes auxiliares, sob supervisão, agregando valor em usabilidade e alcance, mas não assumindo controle absoluto em situações de alto risco.

Em termos práticos, empresas e profissionais de tecnologia devem avaliar com cautela onde aplicar LLMs. Ferramentas como ChatGPT impressionam pela versatilidade, mas é preciso lembrar de suas bases: sem garantias de verdade ou coerência completa. Usadas no contexto correto, com moderação, verificações de fato e envolvimento humano, podem aumentar muito a eficiência e inovação. Por outro lado, o uso indevido ou ingênuo pode levar a falhas graves e perda de confiança de usuários e stakeholders.

Em um futuro próximo, espera-se avanços para mitigar alguns desses problemas (por exemplo, técnicas de redução de alucinações, modos de operação mais determinísticos ou regulamentações que forcem maior transparência nos modelos). Até lá, a recomendação é clara: conheça a ferramenta que está usando. Entenda se ela é determinística ou estocástica e quais consequências isso traz. Na dúvida, para aplicações sensíveis, opte pelo caminho mais seguro, ou seja, aquele em que você pode explicar e reproduzir cada resultado. Afinal, na balança entre inovação e responsabilidade, equilibrar modelos estocásticos com abordagens determinísticas pode ser a chave para aproveitar o melhor da IA sem comprometer a confiança. 

Equipe DSA

Referências:

IA Generativa e LLMs Para Processamento de Linguagem Natural

Finding your way through the Large Language Models Hype

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